A Prof. Marcia Fampa (PESC juntamente com o Prof. Jon Lee (Univ. de Michigan) tem mais um livro publicado pela Springer.

O livro intitulado "Maximum-Entropy Sampling: Algorithms and Application", aborda o problema de amostragem de máxima entropia (MESP), que é um tópico fascinante na interseção de otimização matemática e ciência de dados. O texto situa o MESP na teoria da informação, como o problema de calcular um sub-vetor de tamanho pré-especificado de um vetor multivariado normalmente distribuído, de modo a maximizar a entropia diferencial de Shannon. O texto apresenta algoritmos de última geração para o MESP e aborda sua aplicação no campo do monitoramento ambiental.  Do ponto de vista da metodologia de otimização matemática, o MESP é bastante único (um programa não linear 0/1 com uma função objetivo não separável) e as técnicas algorítmicas empregadas são não usuais. Em particular, técnicas bem-sucedidas vêm de várias áreas no campo da otimização matemática; por exemplo: otimização convexa e dualidade, programação semidefinida, relaxação Lagrangiana, programação dinâmica, algoritmos de aproximação, algoritmos de enumeração implícita para otimização 0/1 e muitos aspectos da teoria matricial. O livro destina-se principalmente a estudantes de pós-graduação e pesquisadores em otimização matemática e análise de dados.

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